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Agent时代，为什么多模态数据湖是必选项？
AI时代，数智化底层是基建深耕。企业要构建多模态数据湖，因其能处理多模态数据，唤醒沉睡数据，驱动业务，还提供工程确定性。火山引擎给出升级路线及选型指南，其多模态数据湖已在多行业落地。
MCP技术浪潮中的Agent应用开发新范式
当下，MCP迅速发展重塑AI开发协作生态。太极平台借MCP汇聚多方能力，释放大模型潜能。文章介绍MCP技术、执行细节，探讨其与Agent、Function Calling关系，分析技术生态，还思考了MCP发展变化与局限。
什么是芯片可测性设计（DFT）技术？
在芯片复杂度增加、测试难度增大的背景下，DFT技术应运而生。它是在芯片设计阶段引入测试逻辑的方法，分功能和制造测试，有扫描链、MBIST、边界扫描等核心技术，能提高测试效率、降低成本、缩短开发周期。
2026，一篇不错的高效Agents技术全面综述
上海AI Lab等9所高校联合发表《迈向高效智能体（Agents）：记忆、工具学习与规划综述》。文章介绍了高效智能体概念，分析其效率危机，阐述提升效率的三大战略方向，涵盖多种记忆、工具学习和规划方法。
今天，被GLM-5的Agentic Coding能力惊艳到了
上月底Anthropic报告揭示编程趋势转变，月初Claude Opus 4.6与GPT - 5.3 Codex发布印证。作者深度测试GLM - 5，经两项实测挑战，发现其在复杂系统任务表现超预期，有‘系统架构师’思维。
从私域知识到智能 Agent：构建智能运维知识库
抖音算法工程师王宁在 QCon 大会分享，介绍将私域知识与 LLM 融合构建运维系统的方法，详解 SOPAgent 架构解决传统 AIOps 难题，还提及多模态数据处理、知识管理体系等亮点。
今年看到最系统的AI Agents时代Memory综述~
分享由NUS、人大等联合出品的《Memory in the Age of AI Agents: A Survey》。用三维框架讲透200+篇论文，提出新三大记忆形态，展望7大前沿，还涵盖记忆各方面知识及资源。
大佬深度解析：Coding Agent的底层运行逻辑是什么？
本文由AI领域知名学者Sebastian Raschka撰写，探讨编码智能体及其编排的设计、工作原理和组件协同。指出智能体周边支撑系统重要性不亚于模型本身，详细阐述编码智能体六大核心构建模块。
Chrome已死，Agent当立。 AI Chrome正式发布~
谷歌官宣为Chrome浏览器植入Gemini AI，发布10项更新，如智能体助理上线、跨标签页整合等。但用户体验不稳定，其AI能力是嫁接非原生。创业公司可放弃浏览器，拥抱智能体，利用自身优势发展。
斯坦福开源复杂推理AI Agent，融合超10种工具
传统AI助手应对复杂任务能力有限，斯坦福开源OctoTools，这一复杂推理AI Agent融合11种工具。它在16项基准测试中准确率高，能应对多领域复杂场景，框架含工具卡片、规划器等构件。